def quicksort(array):
    if len(array) <= 1:
        return array
    else:
        pirot_index = 0
        pirot = array[pirot_index]
        less_part = [i for i in array[pirot_index+1:] if i <= pirot]
        more_part = [i for i in array[pirot_index+1:] if i > pirot]
        return quicksort(less_part) + [pirot] + quicksort(more_part)


l = [2, 4, 3, 7, 5]
result = quicksort(l)
print(result)


# 步骤为：
# 从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
# 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。
# 在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
# 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
# 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。
# 虽然一直递归下去，但是这个算法总会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。


def quick_sort(alist, start, end):
    """快速排序"""

    # 退出的递归条件
    if start >= end:
        return

    # 设定起始元素为要寻找位置的基准元素
    mid = alist[start]

    # low为序列左边的由左向右移动的游标
    low = start

    # high为序列右边的由右向左移动的游标
    high = end

    while low < high:
        # 如果low与high未重合，high指向的元素不比基准元素小，则high向左移动
        while low < high and alist[high] >= mid:
            high -= 1

        alist[low] = alist[high]

        # 如果low与high未重合，low指向的元素比基准元素小，则low向右移动
        while low < high and alist[low] < mid:
            low += 1

        # 将low指向的元素放到high的位置上
        alist[high] = alist[low]

    # 退出循环后，low与high崇和，此时所指位置为基准元素的正确位置
    # 将基准元素放到该位置
    alist[low] = mid

    # 对基准元素左边的子序列进行快速排序
    quick_sort(alist, start, low-1)

    # 对基准元素右边的子序列进行快速排序
    quick_sort(alist, low+1, end)


alist = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
quick_sort(alist, 0, len(alist)-1)
print(alist)


# 时间复杂度
# 最优时间复杂度：O(nlogn)
# 最坏时间复杂度：O(n2)
# 稳定性：不稳定
